Обробка зображень та мультимедіа

Відповідальний лектор

Коваленко Сергій Володимирович

1. Вступ.

1.1. Предмет навчальної дисципліни, її наукові та методичні основи, мета викладання і завдання дисципліни.

Предметом дисципліни є знання і вміння перетворення, зберігання, передачі і використання графічної інформації, володіння основними апаратними та програмними засобами формування і редагування зображень, володіння оптимальними методами візуального представлення інформації.

Науковою основою вивчення дисципліни є зміст багатьох літературних джерел, виданих провідними виданнями на різних мовах, а також існування великої кількості сучасних комп’ютерних засобів для обробки графічної інформації.

Методологічною основою викладання дисципліни є загальні педагогічні методи, побудовані на репродуктивно-аналітичному засвоєнні теоретичного матеріалу отриманого під час лекцій, протягом лабораторних і практичних занять разом із самостійною роботою студента.

Метою навчальної дисципліни «Обробка зображень та мультимедіа» є вивчення математичних і алгоритмічних основ аналізу та класифікації зображень; знайомство з практичними додатками математичних методів аналізу та класифікації зображень.

Завдання дисципліни визначаються змістом і специфікою її предмета і складаються із вивчення моделей формування, подання та спотворення зображень, освоєнні математичного апарату обробки зображень і основних алгоритмів цифрової обробки, відновлення, аналізу, класифікації та розпізнавання зображень.

1.2. Що студент повинен знати, вміти і з чим повинен бути ознайомлений в результаті вивчення дисципліни.

В результаті вивчення дисципліни студент повинен знати:

  • методологію і термінологію дисципліни;
  • механізми формування, подання та спотворення зображень;
  • принципи побудови алгоритмів обробки зображень;
  • стандартні методи синтезу, відновлення, аналізу, класифікації та розпізнавання зображень;
  • афінні перетворення об’єктів;
  • засоби введення і візуалізації зображень.

В результаті вивчення дисципліни студент повинен вміти:

  • застосовувати на практиці вивчені підходи і алгоритми;
  • розробляти і програмувати спеціалізовані алгоритми обробки даних;
  • програмно обробляти графічні зображення засобами візуальних мов програмування;
  • розробляти алгоритми обробки, аналізу та розпізнавання зображень;
  • вирішувати прикладні завдання обробки, аналізу та розпізнавання зображень.

1.3. Організаційно-методичні вказівки по організації і методики проведення всіх видів навчальних занять, організації і виконання індивідуальних завдань.

Організаційно-методичними покажчиків для організації і проведення лабораторних занять є «Методичні вказівки для виконання лабораторних по курсу «Обробка зображень та мультимедіа»» в електронному вигляді.

1.4. Система контролю якості навчання студентів.

Контроль якості навчання студентів здійснюється проведенням модульного контролю згідно з переліком контрольних робіт, виконанням студентами лабораторних завдань, складанням студентами вихідного іспиту.

1.5. Організація самостійної роботи.

Для організації самостійної роботи студентів виділяється час для використання обчислювальної техніки. Під час самостійної роботи студенти вивчають передбачені для самостійної роботи матеріал, досліджують засоби, які передбачені для вивчення і представлені алгоритми обробки зображень, виконують завдання, передбачені лабораторними роботами, готують звіти по виконаним лабораторним роботам.

2. Зміст дисципліни.

Модуль 1. Загальні відомості про обробку зображень.

Тема 1. Введення в обробку зображень.

Тема 2. Формування зображень.

Тема 3. Основні поняття теорії кольору. Фізична природа світла і кольору. Випромінювання і відбите світло. Ахроматичні і хроматичні кольори, колірна температура. Колірний і динамічний діапазони.

Тема 4. Опис кольору. Кольорове вирішення (глибина кольору).

Тема 5. Кольорові моделі.

Тема 6. Піксельні перетворення. Яскравість, контраст і гамма.

Модуль 2. Математичні основи обробки зображень.

Тема 1. Збільшення масштабу зображення. Муаровий ефект.

Тема 2. Поворот зображення. Проблема повторної дискретизації. Афінні і проективне перетворення.

Тема 3. Завдання кольорової класифікації. Бінаризація зображень. Глобальні і локальні методи бінаризації.

Тема 4. Завдання шумозаглушення. Морфологічна фільтрація. Метод динамічного програмування.

Тема 5. Згладжування зі збереженням кордонів. Медіанна фільтрація. Зважена медіана. Адаптивні алгоритми.

Тема 6. Об’єктна сегментація зображень. Колірна сегментація. Текстурна сегментація.

Тема 7. Стиснення зображень. Стиснення без втрат: RLE (PCX, TIFF), Гоффмана (TIFF), LZW (TIFF, GIF, PNG), арифметичне кодування. Стиснення з втратами: косинусне перетворення (JPEG), перетворення (DjVu). Спеціалізовані алгоритми: CCITT Fax 4, DjVu.